数学学科研究方向

我们都知道，数学在许多领域都是必不可少的，包括自然科学、工程学、医学、金融、社会科学等等，数学涵盖了越来越多的学科和越来越多的领域，因此有必要对不同的数学领域进行分类。而且，随着数学的发展及其应用领域的发展，这些分类也必须随之发展，以解释新创建的领域或者新发现的不同领域间的联系。数学领域分类，即是一个根据实际情况将这些与不同学科/领域的联系归类，组织到一个更一般的数学领域的系统。当代数学领域是如何分类的？传统的数学领域的分类简单将其划分为纯数学与应用数学，这种简单的划分已越来越不适应当代数学及其相联的当代众多科学技术领域的需要，这种划分并不总是很清楚。许多学科既是传统的纯数学，同时又得到了许多意想不到的广泛应用。同时，传统的应用数学又导致全新的数学学科的发展以及引发属于纯数学的新课题。数学领域的分类可以有许多不同的方法，一个在国际上比较通用的分类标准，称为数学学科分类标准，英文：Mathematics Subject Classification ，简称：MSC。这个标准主要是一个基于美国数学协会的两个机构的分类系统基础上建立的：一个是其著名的《数学评论》（Mathematical Reviews）杂志的数据库，另一个是《数学文摘》（Zentralblatt MATH，简称：zbMATH）的文献索引、检索、评论系统。这一数学学科分类标准被许多数学期刊使用，这些期刊要求研究论文和阐述性文章的作者在其论文中列出“数学学科分类”中的学科代码。这个数学分类标准采用由字母与数字混合分级的分类方案，具有三个等级：第一级，即顶级数学学科，由唯一的两位数字标识；在这一级目前有64个数学学科标有唯一的两位数字，其中与物理领域相关联的，即通常所说的数学物理学领域，具有最多的顶级数学分类不同类别，特别是在流体力学、量子力学、地球物理学、光学与电磁理论方面。第二级由一个单独的拉丁字母表示第一级分类下的特定数学领域，其标识码由第一级学科分类的不同而不同；第三级对应于特定的数学对象、研究方向、或众所周知的问题。举例来讲，对于微分几何，顶级代码为53，第二级代码为：53A用于经典微分几何，53B用于局部微分几何，53C用于整体微分几何，53D为辛几何和接触几何；第三级代码，如53A45代表向量和张量分析。这个数学分类标准具有多个不同版本，分别制定于1991年和2000年，2000版是使用最广泛的版本，目前最新也是使用较普遍的版本是2010版。一般每十年更新一次。专家认为，2010版已不能反映当前的数学领域的发展，目前已在2010版基础上做了一些局部更新。还有其它一些数学领域分类方法，如维基百科的比较易于理解的分类法、图书馆的分类法、教育机构教学大纲的分类法、出版社的分类法等，在基本的顶级层次上一般都雷同，不同的主要在二级与三级根据具体需要而不同的划分。最近数学领域分类有哪些更新？数学家们最近基于当代数学的发展水平、动态和方向，最近对数学领域分类所做的一些更新。这些更新包括对数学领域分类的阐述与划分，这里只大概说说基本面的数学分类的说明与划分，有哪些保留了原有的，哪些作了更新。为简单说明起见，以比较易于理解的维基百科的分类法为例，维基百科的英文版本已经作了更新，而其中文版本尚未更新，下面将这两个版本加以比较。数学基础由原划分的包括数学逻辑、集合论、范畴论三个领域，更新为包括数学逻辑、集合论、范畴论和计算理论四个领域，即增加了计算理论领域。计算理论早在计算机之前便形成，当时和以后很长的时期里使用的是数理逻辑，当代数学现在将此与广泛的计算机有着密切关系的理论，作为了一个独立的数学基础学科。纯数学从广义上讲，数学可细分为数量、结构、空间和变化的研究。下面是关于这四类数学领域分类的重要更新。数量：数制与数论由原划分的自然数、整数、有理数、实数、复数五大类，更新为包括自然数、整数、有理数、实数、复数和无限基数六大类，即增加了无限基数类。自然数、整数、有理数、实数、复数是数字层次结构的第一步，再继续下去包含四元数和八元数，也导致超限基数，使“无限”的概念形式化。另一个研究领域是集合的大小，用基数来描述，这些包括一连串超穷基数的阿列夫数，可以有意义地比较无限大集合的大小，所以将无限基数更新作为了一个独立的纯数学的数字层次结构。数学结构：由原划分的包括数论、群论、图论、序理论四个领域，更新为包括组合数学、数论、群论、图论、序理论和代数六个领域，在头尾分别增加了组合数学和代数两个领域。数学空间：数学空间领域的分类划分没有变化，不同的只是其中三角学、分形的两个图标识变换了。数学变化：数学变化领域的分类划分没变，不同的只是其中的复分析图标识变换。值得注意的是，在数学一级分类原划分中，离散数学作为基础数学的一类，离散数学通常将研究数学结构的数学领域组合在一起，这些数学结构从本质上说就是离散的而不是连续的。因此，在更新中取消了“离散数学”的分类方式，原离散数学中的组合数学、图论两项划入了数学结构类，计算理论划入了数学基础类，密码学归入了下面的应用数学大类。应用数学在应用数学领域中做较大更新的是计算数学。下图所示为计算数学原划分的领域。下图所示为计算数学更新后的分类领域。不难看出，更新后保留的有数学物理、数学流体力学、数值分析、最优化、概率论、统计学、数学金融、博弈论、数理经济学、生物数学、控制论，取消了作业研究，代之以数理化学与密码学，同时有的排序与图标有所变化。参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Mathematicshttps://zh.wikipedia.org/zh-cn/数学#数学#

首先，如果想从事专业的数据分析岗位，读研确实是一个比较现实的选择，相对于开发岗位来说，数据分析岗位的竞争还是比较激烈的，除了计算机相关专业的同学可以从事数据分析岗位，数学、统计、金融、经济等专业的同学，也都可以从事数据分析的相关岗位。近些年来，随着大数据、人工智能等技术的快速发展，行业领域对于数据分析人才的需求量还是比较大的，尤其是IT互联网行业，新增了大量的数据分析岗位需求，但是随着人工智能技术在落地应用过程中并没有预期那么顺利，所以数据分析等算法类岗位的人才需求量，出现了一定程度的下降，这也导致了就业竞争越发激烈。如果明确要想往数据分析方向发展，而且想有一个较强的岗位竞争力，考研可以重点考虑一下计算机专业，在主攻方向的选择上可以选择大数据和人工智能大类，然后围绕数据分析岗位的要求来组织知识结构和开展科研实践。在专业选择上，之所以选择计算机专业，原因有三点，其一是相对于大数据专业和人工智能专业来说，计算机专业的学科体系比较成熟，会有一个比较好的学习和科研体验。其二是计算机专业可以培养自己的开发能力，这对于提升就业竞争力还是非常有帮助的。早期从事算法岗位甚至不需要掌握编程，但是当前很多算法岗位对于程序开发能力是有要求的，尤其是IT互联网行业内的企业，往往更加看重算法工程师的程序设计能力。其三是计算机专业的就业渠道更多一些，尤其在当前工业互联网发展的大背景下，产业领域会释放出大量计算机专业人才的需求。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

图说：中科院院士周毓麟 来源/中科院官网对一名科研人来说，确定自己的学术研究方向是迈向成功的关键一步。轻易变动，意味着此前的心血可能付诸东流，更不要谈在新领域取得突破是何其艰难。然而，有这样一位数学家，为了祖国的需要，三次义无反顾地改变了自己的研究方向，并且每一次改变后，都在新领域作出了卓越贡献。他，就是从上海弄堂里走出的数学家周毓麟。他是我国核武器设计中数学研究工作早期的主要组织者和开拓者之一，为我国核武器事业的发展作出了重大贡献；在非线性偏微分方程领域，他是我国早期的主要开拓者之一；基于科学计算实践，他建立了离散泛函分析的方法和理论。沉痛的消息传来，2021年，共和国已与四位院士作别。中国科学院院士、著名数学家、中国工程物理研究院研究员周毓麟，因病医治无效，于今年3月2日在北京去世，享年98岁。相遇数学并相守1923年2月，周毓麟出生在上海市大沽路一条普通的弄堂里。在当时，周家是个小康之家，他的父母勤俭朴实，对子女要求十分严格。周毓麟的父亲是钱庄职员，终日与算盘、数字打交道，闲暇时与家人在一起，总爱出一些有趣的算术题考考儿女们。有一回，父亲出了一道两个个位数相加的题，让才两岁多的小毓麟回答。因为得数要进位，小毓麟把一双小手的指头掰了又掰，却总觉不够用。他着急地叫道：“谁借我几个指头？”引得一阵哄堂大笑。正是在这样的家庭氛围下，小毓麟开始与数学打交道，从小对数学产生了浓厚的兴趣。小学数学课本里，有五大奇人，其中一位是非要把鸡兔装一块儿的老农。可这也是小毓麟读书那会最感兴趣的数学难题。到了中学，他又迷上了平面几何。越难证明，他却越来劲！每当找到一种新的证法，他都获得一种探索成功的快乐。即将高中毕业，周毓麟坚定了报考数学专业的念头。好友闻讯，劝他说，研究数学作为业余爱好可以，作为职业是不可取的，将来只能坐冷板凳，当个穷教师。可周毓麟已经认准了数学，在他眼里，这是门基础学科，几乎每一门自然科学都需要它，具有广阔的发展前景。后来，周毓麟如愿以偿考取了上海大同大学数学系。大学四年中，他不仅学完了数学系的全部课程，还学完了物理系的课程，以优异的成绩毕业。图说：周毓麟 来源/网络三改研究方向在70多年的数学生涯中，周毓麟三次转变研究方向，每一次都取得了重大成就。解放后的一段时间里，周毓麟长期从事拓扑学研究，小有成就。他发表的拓扑学论文受到华罗庚、段学复等数学界前辈的称赞。1954年，周毓麟被选派到苏联留学，并选择自己完全陌生、但国家需要的偏微分方程理论作为专业。在莫斯科大学数学力学系，他的导师是国际著名的女数学家奥列尼克。留学期间，考试是家常便饭。有一次，周毓麟被一道证明题难住了，思考许久，他灵机一动，用“老本行”拓扑学的原理证明了它。这种证法也让主考老师眼前一亮。周毓麟和导师奥列尼克合作发表的关于渗流方程的论文，被公认为是具有开创性的经典工作。长期以来国际上在这方面的大量研究，都是沿着这篇论文的框架进行的。第一次改变研究方向，周毓麟为祖国填补了偏微分方程理论的空白，也为中国人争得了荣誉。1960年，刚刚起步的中国核武器研究因苏联方面撤走专家、取消援助而被迫停下脚步。为了国防建设的紧急需要，全国各地调集科学家、工程技术人员，开始组建自己的核武器研究队伍。周毓麟也在被调集的科学家之列，二话没说，他毫不犹豫告别了自己一手开创的中国偏微分方程研究与教学中心，当天下午就到新单位——核工业部第九研究所报到。从那时起，周毓麟的名字在数学界突然消失了，他隐姓埋名为中国的核武器事业默默奉献。第二次改变研究方向，周毓麟为我国第一颗原子弹、第一颗氢弹研制成功作出了突出的贡献。1978年，著名美籍数学家陈省身教授来中国讲学，他是周毓麟当年的恩师。在与中国数学家座谈时，陈省身提到中国的偏微分方程理论研究与西方仍有较大差距。老师话让周毓麟思绪万千，尽管不再年轻，他决定第三次改变研究方向，“重起炉灶”搁置了将近20年的偏微分方程研究。从1980年到1987年，他发表了50多篇高水平的学术论文。“国家需要我，是我的荣幸。实际上，我也总是想从更广阔的视野上，不断提高自己对数学的认识。这一点是推动我勇于去改变、去做研究的动力。”周毓麟曾这样表示。新民晚报记者 郜阳

近两年统计学的统考报录比都在10:1左右，热度算是略微偏高的，尤其是应用统计，招生人数多，报考人数每年都在增多，导致分数年年升高，有些高校的分数线已经达到了400+，应用统计为什么热度这么高？毕业之后可以做什么？01专业介绍统计学从学硕的角度讲是统计学，从专硕的角度讲是应用统计，统计学是经济学和理学的交叉学科，统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。02考试科目应用统计考研一般考思想政治、英语二、数学三以及一门专业课。具体的考试科目以报考单位的专业目录为准。哪些人适合考1、本科学经济学的学生。相比起金融学等热门经济学学硕，应用统计专硕招生人数相对较多，对于本科学经济学的学生想继续深造是一个不错的选择。2、本科学管理学的学生。所谓经管不分家，管理学学的内容比较空洞，应用统计的学习内容则偏向实践性，就业情况要好于管理学。3、本科不是学经济学但是对经济学有向往的学生。相比起经济学学硕，应用统计这个专业招生多，对于跨专业考生是比较友好的。4、英语基础不太好的学生。应用统计是考英语二的专硕，难度低于英语一。03学科评估等级排名院校推荐：统计总的大趋势分为经济类统计和数理类统计：经济统计全国最好的就是中国人民大学，厦门大学，上海财经大学数理统计最好的是北京大学，中国科大，复旦大学，南开大学，华东师范大学1中国人民大学中国人民大学，在数据挖掘，精算，经济统计还有国民经济方面都很好。综合来看应该是第一。2厦门大学厦门大学的统计特色在国民经济核算那一块，应该是全国的老大，厦门大学有个中国宏观经济研究中心，属于人文社科重点研究基地，在宏观经济统计方面很厉害，数据挖掘也不错。3上海财经大学上海财经大学，特色是金融统计。在量化投资这块很厉害。上财统计学的学术硕士，不管是哪个方向，投资学、高数、微积分都是必修的，上财和国家统计局共同建立了大数据研究中心。4北京大学北京大学，中国第一学府，北大在数据挖据，大数据很厉害。5中科大中科大，高精尖大学。中科大的统计挂在金融与统计学院下面，数据挖掘方面很厉害。6复旦大学复旦大学，偶像级的大学。数学，金融都很强。都是全国前三的学校。统计，在上海也是领头的。数学院和管理学院都有统计，但是专硕是挂在管理学院下面的。学费很贵，应该是6w一年，两年制。北上广的名校专硕学费都特别贵，全程的学费基本都在5w以上。7南开大学南开大学，统计主要是精算那块很强，挂在数学系。南开的精算全国第一，我之前看过南开研究生的培养方案，比较偏向精算，立志于精算师的，考南开是不错的选择。8华东师范大学华东师大，统计挂在统计与金融学院里面。金融统计、数据挖掘什么的都很好。有个统计的大牛茆诗松在华东师大。在上海，统计的领头学校就复旦上财和华东师大。三个学校的统计专业实力差距很小。但是要能考得上，个人觉得还是复旦最好。论难度，三个学校里面华东师大最简单。但也很难考，只比上海财经大学简单那么一点。04就业方向及前景就业方向：应用统计学专业的毕业生主要到企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。具体来讲，主要有升学（攻读博士学位）；出国留学；金融和保险部门；投资、证券及社会保障机构；市场调研、咨询及信息产业部门；国家统计部门；各类公司等就业途径。就业前景：应用统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，从培养目标上讲，主要是培养具有坚实的统计学基础理论，具有系统的研究方向专门知识，具有独立从事实际数据采集、处理和分析的能力，能为实际问题的解决和决策提供量化的依据，具有能够继续进行博士课程学习和研究的能力，成为统计分析，风险管理和精算方面的高级人才。应用统计学专业研究生要发展，还是考虑往财税、金融等领域突破，考CPA、精算师等，到银行、会计事务所、保险公司等机构工作。05热门原因统计学属于比较好的万金油专业。万金油专业是个中性词，但对于统计学来说则是明显的褒义词。统计学以前是数学的一个分支，现在已经和数学并列成为二级学科了，但同时又和经济学有着莫大的关系，所以经济学强校很多是经管类的，或者经管见长的院校，招生专业名称一般为统计学、应用统计学。统计学突然热门，还是互联网和人工智能的热门带来的，以及金融行业继续热门。比如各大高校竞相开始的大数据专业，其实就是以统计学为基础的，我看了一下课程设计基本上就是统计学+数据科学+计算机+软件工程为主。再比如金融行业中热门的量化分析风险控制岗位，也和统计学关系极为密切，招聘也以数学统计学背景的为主。还有就是精算师岗位，其实和统计学数学关系非常密切，很多人大牛都是统计学数学本科研究生学精算的，基础更牢。本文综合自网络

现在考研已经是一大趋势，很多大学生都会选择考研，又害怕自己考不上，尤其是面对数学这一“拦路虎”，让很多数学基础不太好的同学望而却步。俗话说：条条大路通罗马，并不是所有专业都考数学，数学基础不好我们可以选择不考数学的专业，下面是学长整理的9大类及118个不考数学的专业供大家选择。01哲学类科学的尽头是哲学。确实是这样的，哲学主要是研究世界的普遍运行规律，作为各个学科的“老大哥”，可以在上位对具体的学科进行理论指导。哲学专业主要培养具有一定马克思主义理论素养，通过正确的哲学理论和思维来解决现实生活中的问题。考研方向有以上10个具体专业，且很多专业支持跨考。就业方向有高校辅导员、高校教学、科研等。02法学类善良的心是最好的法律。“依法治国”是我国基本国策，所以从长远来看，法学绝对是当前的朝阳产业，毕业后有很大发展前景。就业方向可以选择审判、法官、律师、检查、司法行政、法学教育等。报考法学专业的人越来越多，一方面法学本科毕业确实较难找到心仪的工作，另一方面社会各界法治民主意识增强，对法学专业的高层次人才需求也迅速增加。03教育学“学为人师，行为世范”。教育学专业主要培养从事教育工作的大中小学教师。随着国家对教育的重视以及教师的待遇逐渐提高，教育学成为近几年考研的热门专业。除以上几个学说专业之外，教育学专硕也成为很多人的选择，类似学科教学（语文）这样的专业。加上教育学考研接受跨考且不考数学，所以报考人数较多，竞争比较激烈。04文学文以载道。文学作为文化传播的媒介，在当今世界起着独一无二的作用。文学主要是与文字打交道，自然不需要学习高数，考研的时候会考两门专业课。比如汉语言文学在考研的时候除了考政治和英语之外，两门专业课为617语言学理论和汉语基础。文学类专业毕业之后就业选择面也比较大，可以选择教师、报刊编辑、翻译、考公、党政机关、文化宣传等。05历史学历史是一出没有结局的戏。每个结局都是这出戏的新情节的开始。历史学主要是通过研究历史来对当今社会起到指导作用。历史考研注重对基础知识的理解，所以复习的时候一定要吃透每一个知识点，从而提高自己分析问题、解决问题的能力。06理学世界是物质的，物质是运动的，运动是有规律地，而规律是可以被研究的。理学就是专门研究物质世界基本规律的学科。

目前计算机专业的研究方向主要分为四个大方向：分别是：AI（人工智能）、Systems（计算机系统）、Theory（计算机理论）、Interdisciplinary Areas（交叉领域），各个大方向又会有很多具体的研究方向。一、AI（人工智能）方向专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。信息检索有广义和狭义的之分。广义的信息检索全称为“信息存储与检索”，是指将信息按一定的方式组织和存储起来，并根据用户的需要找出有关信息的过程。狭义的信息检索为“信息存储与检索”的后半部分，通常称为“信息查找”或“信息搜索”，是指从信息集合中找出用户所需要的有关信息的过程。狭义的信息检索包括3个方面的含义：了解用户的信息需求、信息检索的技术或方法、满足信息用户的需求。二、计算机系统（System）方向指根据属性和功能不同而划分的计算机理论组成部分及计算机基本工作原理、理论的总称。其中计算机理论组成部分并不单与某一个实际硬件相挂钩，如存储部分就包括寄存器、内存、硬盘等。指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。指的是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。指通常使用很多处理器或者某一集群中组织的几台计算机的计算系统和环境。三、计算机理论（Theory）方向指的是理论计算机科学的分支学科，使用数学方法对计算中所需的各种资源的耗费作定量的分析，并研究各类问题之间在计算复杂程度上的相互关系和基本性质，是算法分析的理论基础。指的是研究编制密码和破译密码的技术科学。研究密码变化的客观规律，应用于编制密码以保守通信秘密的，称为编码学；应用于破译密码以获取通信情报的，称为破译学，总称密码学。四、交叉领域（Interdisciplinary Areas）方向这是生物学的一个分支，是指开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术等，用于生物学、行为学和社会群体系统的研究的一门学科。是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。好了，本文到此结束。如果对编程、计算机、程序员方面感兴趣的话，欢迎私信联系我，随时交流！点个关注，是对我莫大的鼓励！

从小学到高中数语外是我们必学的三个科目，就算到了高中文理分科，语数外也是必选科目，2021年的高考即将到来，基本上学生们现在最专注的就是高考成绩，从而忽略了专业的选择，高考决定着你考哪所大学，而选择专业则决定着你未来的发展和就业的方向，所以说很多数学不好的学生，一定要避开以下这几个专业。不管是在初中还是在高中，很多同学都会出现偏科这个现象，而对于一些偏科数学的同学来说数学简直就是噩梦，数学的难度的公认的，高中的数学简直比物理学科还要难上一个程度，如果学生在三大主科中出现了偏科的现象，对选择专业有什么影响呢？接下来小编就带大家避开一些不适合数学成绩不好的专业。数学不好的同学要避雷了1.金融学专业金融学这个专业是非常不适合数学不好的学生学得，这个专业是典型的和数学有关，工作的内容就是和数字打交道。大学期间学习的高数就是金融学专业的必修课，经济、金融界高深的理论与知识都是很抽象的，基本上全都是数学公式和数学定理，所以说数学成绩不好的同学和对数学不感兴趣的同学要避雷了。2.建筑学专业建筑学主要是培养建筑业的主要人才，离不开画图、测量和计算，这些都与数学有关。而且这个专业学习的内容非常多几乎也都是和数学有关联，比如建筑设计，城市规划，还有代数，微积分等数学方面的课程，不过这个专业的就业前景和发展方向还是非常不错的，而且学成后的薪资待遇也是非常不错的，想报考这个专业的同学要谨慎了。3.数学专业但听这个名字就知道这个专业和数学有一定的关系，在数学学院里，除了基础数学专业外，大多数还设置了应用数学、信息与计算科学等专业，所以数学专业是数学差的同学绝对不能碰的，否则大学四年的学习还是很痛苦的，而且很有可能会挂科，而且读数学专业的整体压力会偏大，在有的专业可能随便混混就能毕业了。如何正确地选择专业1.兴趣爱好一个人的兴趣爱好能带动起自己学习的积极性，选择专业的时候一定要根据自己的兴趣爱好来选择，这是非常重要的一点，看自己喜欢什么，结合自己的优势，去选择适合自己的专业才是最重要的。2.就业方向和未来发展方向不要觉得热门的专业就是好就业的专业，越是热门的专业找工作的时候竞争力就越大，因为选择热门专业的学生太多了，社会上的人才已经有得饱和了，所以说考虑好自己未来的发展方向和就业趋势，最好在高三的时候为自己定一个目标，这样才不会迷失自己。 小编寄语：在报考的时候不要一味地听家长的意见，因为很多家长对现在的专业形势并不是很了解，所以同学们要有自己的主见，结合自己的优势去报考专业，也可以询问一下老师的建议，这样也对自己的选择是很有帮助的。（图片源于网络，若有不妥，联系删除）

首先，进入到2021年之后，行业领域对于算法岗位的人才需求有所复苏，虽然岗位竞争依然比较激烈，但是整体的需求量还处在一个温和的爬升期，从这个角度来看，目前对于数学、统计学专业出身的同学来说，如果读研计算机专业，也可以考虑主攻算法方向。对于硕士研究生来说，主攻算法的同时也应该重视编程能力的提升，毕竟编程能力对于算法实现、算法验证和应用都有直接的帮助作用，而且目前很多团队对于算法工程师的编程能力也是比较看重的，早期算法工程师不用参与编程也已经逐渐成为了历史。从读研的角度出发，目前很多计算机相关方向的创新都离不开算法，尤其是大数据、人工智能相关的领域，都有大量的创新需要通过算法作为支撑，因此读研计算机专业对于数学基础的要求还是相对比较高的，对于很多希望从事开发岗的同学来说，算法的剖析在读研期间也是绕不过去。从岗位附加值来看，当前开发岗和算法岗的薪资待遇差距正在缩小，目前不少研发团队已经把算法岗和开发岗的起始薪资待遇拉平了，所以如果单纯从薪资待遇的角度出发，目前算法岗的优势并不是那么明显了。从人才需求的大趋势来看，当前正处在大数据、人工智能等技术落地应用的初期，所以在这个过程中，开发岗位的人才需求量依然相对比较大，所以选择开发岗也会有更多的就业机会。在备考的过程中，先不用考虑到底是选择开发岗还是算法岗，先考虑如何走进研究生课堂，然后再结合读研期间的具体情况来选择主攻方向也来得及。实际上，近几年不少毕业生都是冲着算法岗去面试的，但是最终却拿了一个开发岗的offer回来，所以有时候计划仅仅是自己的想法，更需要做的是尽量完善自身的能力，以便于适应市场对于人才需求的不断变化。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

招生院系：数学科学学院招生专业：070100数学研究方向：01 数值代数与科学计算及应用02 图像与信息处理建模与高性能算法03 动力系统与控制04微分/积分方程数值解及应用05 偏微分方程与调和分析及应用06 概率论及应用07 不确定性的数学理论及其应用08 最优化及应用09 代数与组合10 机器学习的数学理论及应用考试科目：①101 思想政治理论②201 英语一③601 数学分析④835 线性代数备考经验考研英语。四月份到考前，我一直在背单词，一本单词书和真题为主，英语较差的同学，以打基础，坚持单词为王的原则，不建议把单词抄在本子上，浪费时间。至于真题，九月份开始做真题，买的《考研真相》2005—2020，每套做了两遍，借以巩固单词和熟悉题型，留了几套错的较多的真题在11月做模拟考试用。阅读理解结合唐迟老师的讲解，逻辑清晰，技巧有效，多看几遍，效果更好！十一月份开始，我着手整理自己的作文模板，结合在考研文库看的作文模板，句型和单词都很高端易背，大作文总共三篇，小作文十二篇，边整理边结合各结构的作文押题带入检测是否万能。模板一定要早整理，早默写，不要到最后只在脑子里过一遍。总之，英语一的难度要比英语二高的多，无论你考哪一种，一定记住，不能忽视单词积累。专业课备考几乎是从零开始，暑假开学已经是9月份了，距离考研只有3个月的时间，要看完那么多书，当时就觉得一定得有个计划，大的计划是到10月中下旬完成1轮复习，11中旬完成第二轮复习，然后考研前还能再过一遍，万事开头难，第一遍学习的时候，就像学习新课，先是自己预习，然后跟着新祥旭的老师再过一遍，最后在做题目巩固，在这个过程中会遇到很多不懂的问题，我的解决办法是去图书馆查找资料，总之不懂的一定要及时解决，并且做好记录，起初几天自己还能稳下心来学习，慢慢的就觉得有点坐不住，偶尔还会乱想，甚至有放弃考研的想法，但是我会寻找自己的动力，朋友、父母以及老师都会鼓励我，压力山大时，我会去操场跑步，会听听轻音乐来放松自己，当我每次抬头看到周围同样考研的，他们那么努力，那么专心，我也会受到他们的影响。专业课书中的重点，我是这样去找重点的，在暑假里我通过考研真题已经提前大概了解了一下往年考研会考什么内容，把他们分门别类整理好，数学分析的重点大约有数列与函数的极限、积分与求导、级数等，高等代数的重点包括多项式、行列式和线性方程组、矩阵及其标准形、特征值和特征向量、线性变换等。尤其需要强调一下要注意往年考研真题，比如2020年考研，数学分析就有好几道原题，可以看出真题的重要性。这只是我的一些考研心得，大家要找到适合自己的，不要盲从。